印尼車牌將改為白底黑字

車牌的顏色百百種，基本上設計時都是希望讓「人」能看得清楚！主要的樣式就是黑底白字或白底黑字，然後用其他顏色變化來區別特殊車種，譬如台灣的計程車與印尼的政府用車就是紅色等等。但是現在車牌辨識的需求擴大了！各國政府就會開始問我們這種做車牌辨識的人：電腦比較喜歡哪種配色？就是如果用影像辨識程式辨識車牌時，哪種配色方式比較好辨識？顯然答案是：白底黑字，所以印尼才會不惜將原本主流的黑底白字車牌大逆轉改為白底黑字！

但是全面換車牌？這可是非常擾民的大工程，多數國家都不會輕易做這種重大改變的！譬如中國大陸車牌的主要配色是藍底白字，其實比黑底白字的印尼車牌更難辨識！我相信大陸的車牌辨識業者都知道，政府應該也聽過抱怨早就知道了！但是茲事體大，一想到幾億個車牌要全面更換？想想之後大概就是算了！

但是印尼車牌本來就是每五年要整個車牌換掉的！如上上圖中05.23的小字就是表示此車牌2023年5月到期應該換牌！他們用這種方式保證車輛必須按時繳稅，既然到期日就是車牌硬體內容的一部份，所以當政府希望全面更換車牌顏色時，民眾按時繳稅換牌時從監理單位拿到，或自行找合格廠商重製的就一定是合格的新車牌了，全國車牌五年內就可以陸續全部換完了！完全不會擾民的！

但是以數學的角度來看，白底黑字與黑底白字應該只是正負片的差異，計算的難易度與計算量應該是完全一樣的！為什麼最終會有如此明確的結論說白底黑字比較好？好到讓印尼政府覺得有必要全面改版車牌的配色方式？這個大概只有我這種人才能回答了！拿個實際範例說給你聽：

如上圖是個印尼車牌在停車場出口的影像，因為印尼車牌本來就是黑字白字都有的，我們無法預知這個車牌是黑字或白字，所以正負片的辨識都要做，也就是一個是找黑色塊狀目標(黑字)，一個是找白色塊狀目標(白字)，下面就是大小寬高比近似車牌字元的黑色塊狀目標與白色塊狀目標的篩選結果，代表全圖中可能是車牌字元的所有目標。

黑目標分布圖

白目標分布圖

很明顯的，可能是字元的「白」目標遠多於「黑」目標！以此例來說是黑目標79個，白目標293個，差了3.7倍之多！很奇妙的是：這不是特例！根據我的處理經驗，幾乎所有的自然影像都是這樣的，白色的可能字元目標永遠多於黑色目標好幾倍！為何如此？我也無法解釋？但就是一個明確的統計趨勢！

要從79個目標中找到七八個車牌字元，當然比從293個目標中找到七八個車牌字元快很多！出錯的機率也比較少！所以即使我的辨識軟體對於黑白字車牌的辨識率都一樣好，當人家問我哪一種比較好辨識時，我還是會肯定的說：白底黑字比較好！因為辨識速度會快很多！

所以台灣車牌的設計最初選擇就很正確，絕大多數車牌都是白底黑字！算是政府「英明」吧？哈哈！其實各國黑字或白字的比例大約是各半，如果台灣車牌是黑底白字，以我的演算法來說，找到車牌的時間就會加倍！計算量增加辨識速度會慢一倍！耗電量當然也是加倍！這是好大的無形成本損耗！

所以啦！我極度希望台灣完全沒有白字車牌！如目前的多數工程車、紅色重機與遊覽車等，這樣我就只要作正片辨識，計算量就更少，辨識速度也更快了！現在的狀況是白字車牌其實很少，但確實是有的，所以非做找白字的負片辨識不可，計算量還比找黑字的正片辨識大上一倍，真的太浪費資源了！